用户自适应的社会标签推荐模型

• 作者: 卢露 赵靖 魏登月
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 社会标注 标签 隐含主题模型 狄利克雷分配模型 用户-内容联合标注模型 Gibbs 抽样
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 174-178
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4731字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.07.034

摘要

针对传统模型不能真实反映标签的生成过程以及无法加入用户角色等问题，提出一种新的用户-内容联合标注模型。该模型中标签的生成同时受用户兴趣和资源主题的影响，反映用户真实的标注过程，能够学习到包括用户的兴趣分布概率、资源的主题分布概率、词语的主题分布概率以及标签的主题分布概率等参数。实验结果表明，与CI-LD、ACorrLDA等模型相比，该推荐模型的正确率提高了10%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢露	上海电力学院计算机科学与技术学院	7	30	4.0	5.0
2	魏登月	武汉大学计算机学院	5	12	2.0	3.0